\section{AI 赋能遥感在防汛业务全流程中的应用现状}

\subsection{洪水识别与淹没范围提取}

洪水识别与淹没范围提取是防汛应急响应的关键环节，其中遥感影像的分析与处理直接决定了提取结果的精度。
近年来，基于深度学习的遥感影像处理技术在洪水识别与淹没范围提取中展现出显著优势。
% 光 SAR 融合
在数据处理方面，光学遥感影像与SAR影像的融合是实现光学遥感和SAR优势互补的重要环节，也是提升洪水识别精度的重要手段，但传统的非学习型方法在特征提取和融合效果上存在诸多局限性，需要大量的人工干预，致使其效率非常低下\cite{Sommervold2023survey}。
基于深度学习的“光SAR融合”方法，即融合光学影像与合成孔径雷达影像，在取得优于传统非深度方法的效果\cite{fischer2014descriptor}的同时，也极大减轻了人工干预的负担，显著提升了数据处理的效率。
% 深度学习的分类、分割方法
在水体识别与淹没范围提取任务上，基于深度学习的识别和分割方法亦显著优于传统的指数法和阈值法。\authornumcite{DONG2021102400}
在2020年江西鄱阳湖洪水灾害评估中，采用基于卷积神经网络的分割模型，实现了超过95\%的水体分割精度，显著优于以大津法（OTSU）为代表的传统阈值分割方法所能达到的不及 80\% 的准确率。

\begin{figure*}[h!]
    \centering
    \includegraphics[width=\textwidth]{assets/光SAR互补.pdf}
    \caption{基于深度学习的“光SAR互补”流程示例}
    \label{fig:光SAR互补}
\end{figure*}

\subsection{洪水预报与预警}

以长短期记忆（LSTM）和门控循环单元（GRU）为代表的深度神经网络，能够通过记忆机制捕捉洪水时序数据中的长期依赖关系，从而实现对洪水演进趋势的精准预报。\authornumcite{Zhang2023Flood}提出的时空注意力门控循环单元（STA-GRU）模型，基于GRU的“遗忘门-输入门-输出门”结构，有效刻画了洪峰到达时间与淹没动态过程。该模型在12小时洪水预报中，将回归决定系数（R²）提升至0.9215。\authornumcite{TD-CNN-LSTM}通过时间分布层将遥感影像与水文时序数据映射到统一特征空间，实现了时空协同建模。CNN与LSTM相融合的联合预报框架，进一步提升了对洪峰的联合预报能力。\authornumcite{Peng2025}在东江流域构建了CNN-LSTM-Attention模型，融合气候指数、降水序列与数值天气预报产品（SEAS5），实现了对中长期洪水的动态预报。

\subsection{灾后评估与辅助恢复}

洪涝灾害发生后，深度学习模型凭借自动化、多源数据融合和高精度空间–光谱特征提取能力，为灾后损失评估与恢复规划提供了有力支撑。\authornumcite{车2022改进U-Net}基于U-Net架构进行多时相语义分割，实现了鄱阳湖2020年洪水淹没范围与农田损毁的自动提取。\authornumcite{Sui2021多模态}提出的多模态序列遥感影像洪涝灾害应急信息快速提取方法，有效整合了不同时间、不同传感器获取的遥感数据，为灾后评估提供了更全面的信息支持。\authornumcite{roohi2025hybrid}通过多模态数据融合、混合模型架构和时空关联建模，将洪水评估响应时间缩短至6–14小时，空间分辨率提升至10米级，较传统方法精度提高35\%以上。

总体来看，深度学习技术极大提升了灾后评估与辅助恢复的自动化和智能化水平。其强大的特征提取和多源数据融合能力，不仅提高了灾害损失识别的精度和效率，还为应急响应和恢复决策提供了科学依据，显著加快了灾后恢复进程。
